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J-GLOBAL ID：201802217508286515   整理番号：18A0024137

リカレントニューラルネットワークと条件付き確率場による臨床記録の身元不明化【Powered by NICT】

De-identification of clinical notes via recurrent neural network and conditional random field

著者 (4件)： Liu Zengjian (Key Laboratory of Network Oriented Intelligent Computation, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055, China) ,  Tang Buzhou (Key Laboratory of Network Oriented Intelligent Computation, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055, China) ,  Wang Xiaolong (Key Laboratory of Network Oriented Intelligent Computation, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055, China) ,  Chen Qingcai (Key Laboratory of Network Oriented Intelligent Computation, Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055, China)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 75  号： S  ページ： S34-S42  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ,臨床データに存在する保護健康情報(PHI)のような情報を同定する,脱同定は共有あるいは出版されるデータを可能にする重要なステップである。ゲノム科学(CEGS)神経精神医学的ゲノム規模とRDOC個別ドメイン(N GRID)臨床の自然言語処理(NLP)挑戦のCOEを2016中心は同定電子医療記録(EMR)(すなわち,トラック1)における非特定化軌道を含んでいる。挑戦的オーガナイザはこの軌道の1000の注釈メンタルヘルス記録,そのうちの600は試験セットとしてトレーニングセットと400を提供する。訓練セットに非特定化タスクのためのハイブリッドシステムを開発した。最初に,四の個々のサブシステム,すなわち,双方向LSTM(長短記憶,リカレントニューラルネットワークの変異体)に基づくサブシステム,特徴を持つ双方向LSTMに対するサブシステム利用,条件付き確率場(CRF)に基づくサブシステムとルールベースサブシステムは,PHI例を同定した。,アンサンブル学習に基づく分類器は上記三機械学習ベースサブシステムによって予測されたすべてのPHI例を結合するために展開した。最後に,アンサンブル学習に基づく分類器とルールベースサブシステムの結果を共に融合した。公式試験セット上で行った実験は,このシステムが93.07%の最高マイクロF1スコア,それぞれ「トークン」,「厳密な」と「二元トークン」基準の下で91.43%と95.23%を達成し,2016CEGS NグリッドNLPチャレンジにおける最初のランク付けことを示した。添加では,2014年のi2b2NLPチャレンジのデータセット上で,提案システムでは,96.98%の最高マイクロF1スコア,それぞれ「トークン」,「厳密な」と「二元トークン」基準の下で95.11%と98.28%を達成し,他の最先端システムより優れていた。全てのこれらの実験は提案手法の有効性を証明した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 等級づけ ,  機械学習 ,  ゲノム ,  アノテーション ,  精神衛生 ,  自然言語処理 ,  *トークン
準シソーラス用語： スコア ,  アンサンブル学習 ,  サブシステム ,  ゲノミクス ,  健康情報 ,  臨床データ ,  *条件つき確率場 ,  *リカレントニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 身元不明化 ,  保護された健康情報 ,  自然言語処理 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  アンサンブルシステム

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： リカレントニューラルネットワーク ,  条件付き確率場 ,  臨床